深度学习之3D人体姿态预测
基于深度学习的3D人体姿态预测是指利用深度学习模型，从图像或视频中自动估计人体的三维骨架结构或关节点位置。此任务在增强现实、动作捕捉、人体行为识别、虚拟现实等多个领域中有广泛应用。3D人体姿态预测面临的挑战包括姿态变化多样、遮挡、光照条件复杂以及不同视角下的深度信息恢复等问题。以下是其主要原理与方法： 1. 关键点检测与2D到3D预测 关键点检测：基于卷积神经网络（CNN）的模型...
用于3D MRI和CT扫描的深度学习模型总结
那么如何为这类数据构建深度学习解决方案呢?本文中将介绍6种神经网络架构，可以使用它们来训练3D医疗数据上的深度学习模型。 3 d U-Net U-Net体系结构是一种强大的医学图像分割模型。3D U-Net将经典的U-Net模型扩展到3D分割。它由编码(下采样)路径和解码(上采样)路径组成。 编码路径捕获输入图像中的上下文，而解码路径允许精确定位。3D U-Net在处理体积图像的3D特性方...
【3-D深度学习：肺肿瘤分割】创建和训练 V-Net 神经网络，并从 3D 医学图像中对肺肿瘤进行语义分割研究（Matlab代码实现）
1 概述使用3D深度学习进行肺肿瘤分割是一种有前景的研究方向。V-Net是一种常用的3D神经网络，特别适用于医学图像分割任务。下面是一个基本的步骤：1. 数据收集和准备：收集具有标注好的3D医学图像数据集，其中包含肺肿瘤的区域标签。这些图像可以是通过CT扫描等方式获取的。确保数据集中包含多样性的肺肿瘤形状、尺寸和位置，以及其对应的区域标签。2. 数据预处理：对收集到的3D医学图像进行预处理，如灰....
深度学习基础入门篇[9.2]：卷积之1*1 卷积（残差网络）、2D/3D卷积、转置卷积数学推导、应用实例
深度学习基础入门篇[9.2]：卷积之1*1 卷积（残差网络）、2D/3D卷积、转置卷积数学推导、应用实例 1.1*1 卷积 $1\times{1}$ 卷积，与标准卷积完全一样，唯一的特殊点在于卷积核的尺寸是$1\times{1}$ ，也就是不去考虑输入数据局部信息之间的关系，而把关注点放在不同通道间。当输入矩阵的尺寸为$3\times{3}$ ，通道数也为3时，使用4个$1\times{1}...
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深度学习实战（十）：使用 PyTorch 进行 3D 医学图像分割
MedicalZoo论文： Deep learning in medical image analysis: a comparative analysis of multi-modal brain-MRI segmentation with 3D deep neural networks代码已开源：MedicalZooPytorch1. 项目简介 深度网络在计算机视觉领域的兴起，为.....
领域最全 | 计算机视觉算法在路面坑洼检测中的应用综述(基于2D图像/3D LiDAR/深度学习)（下）
3D点云建模和分割设计用于处理3D道路点云的方法通常有两个阶段的流程[34,68] :将观察到的3D道路点云插值成显式的几何模型(通常是平面或二次表面) ；通过将其与插值几何模式进行比较来分割观察到的3D道路点云。下表总结了3D点云建模和分割中最具代表性的算法。以[34]为例，利用最小二乘拟合将二次曲面拟合到密集的3D道路点云中。通过比较实测和拟合的3D路面之间的差异(高程) ，可以有效地提取受....
领域最全 | 计算机视觉算法在路面坑洼检测中的应用综述(基于2D图像/3D LiDAR/深度学习)（上）
摘要计算机视觉算法在3D道路成像和路面坑洼检测中的应用已有二十多年的历史。尽管如此，目前还缺乏有关最先进(SoTA)的计算机视觉技术的系统调研文章，尤其是为解决这些问题而开发的深度学习模型。本文首先介绍了用于2D和3D道路数据采集的传感系统，包括摄像机、激光扫描仪和微软Kinect。随后，对 SoTA 计算机视觉算法进行了全面深入的综述，包括: (1)经典的2D图像处理，(2)3D点云建模与分割....
史上最全 | 基于深度学习的3D分割综述（RGB-D/点云/体素/多目）（下）
3D实例分割3D实例分割方法另外区分同一类的不同实例。作为场景理解的一项信息量更大的任务，3D实例分割越来越受到研究界的关注。3D实例分割方法大致分为两个方向：基于Proposal和无Proposal。基于Proposal基于Proposal的方法首先预测目标Proposal，然后细化它们以生成最终实例mask（见图8），将任务分解为两个主要挑战。因此，从Proposal生成的角度来看，这些方法....
史上最全 | 基于深度学习的3D分割综述（RGB-D/点云/体素/多目）（上）
摘要3D目标分割是计算机视觉中的一个基本且具有挑战性的问题，在自动驾驶、机器人、增强现实和医学图像分析等领域有着广泛的应用。它受到了计算机视觉、图形和机器学习社区的极大关注。传统上，3D分割是用人工设计的特征和工程方法进行的，这些方法精度较差，也无法推广到大规模数据上。在2D计算机视觉巨大成功的推动下，深度学习技术最近也成为3D分割任务的首选。近年来已涌现出大量相关工作，并且已经在不同的基准数据....
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